邁向智能成型工廠的第一步

邁向智能成型工廠的第一步

■型創科技 / 唐兆璋 副總經理 & 劉家孜 專員


前言

2020 年開始,受疫情影響,需求減少、產值降低、供應鏈斷鏈等問題重挫注塑工廠的發展。為突破逆境、提升競爭力,許多工廠開始反思自身的運營模式,并轉向工業 4.0 進行改革。然而,許多工廠雖體認到轉型的重要性,卻被物聯網 (IoT)、邊緣運算、人工智能 (AI) 等技術名詞所局限,對于跨出轉型的第一步無所適從。如何踏出關鍵的那一步,可先從找對問題著手,朝向智能工廠邁進。

傳統注塑成型工廠的現有困境

傳統注塑成型工廠管理多以人工為主,生產資訊如注塑機狀態、不良品數量等,往往仰賴人工抄寫記錄,再進行統計分析,生產資訊不僅缺乏即時性,資料繳回后需人員匯整記錄,除有文件遺漏的風險,手抄內容可能因人員疏忽,導致正確性及完整性不足,無法立即發現生產盲點。此外,當訂單增加,在人力不足的情況下,生產資訊無法即時匯整,若有突發狀況無法立即通報管理人員,因而造成更大的生產損失。

除手抄資料導致資訊取得不即時,傳統注塑成型工廠缺乏廠區、設備、模具、人員、排程等系統性的規劃與整合,容易產生資訊不流通的現象,進而衍生許多不可預期的生產問題。

另一個傳統注塑成型工廠的痛點是無法掌握注塑機異常原因,當注塑機故障,往往透過人工紀錄故障情形,分析故障的原因,過程中常需經過多方確認,再分配相關人員進行檢測維修工作。故障的確認不僅耗費時間,增加溝通成本,還可能拖延維修工作,影響維修效率,甚至有時無法查明異常原因,無法找出解決方法,造成產線停滯,影響訂單出貨時間。

IoT(物聯網)在注塑成型工廠的應用

面臨前述的挑戰,如何取代人工手抄是關鍵問題。利用 IoT(物聯網),針對生產設備、作業人員、產品連接網路,取得狀態、成型條件等資訊。透過 IoT(物聯網),可實現數據的即時收集,這也是走向智能工廠的第一步。

「IoM 注塑機聯網」(簡稱 IoM),是一套以成型工廠為中心的智能成型工廠管理系統,包含設備聯網、生產管理、質量管理、制品管理、模具管理、維護保養……等功能,透過全自動或半自動化的智能管理,自動采集或回報注塑機數據,使人員能即時掌握生產周期、稼動率、異常閑置狀態、穩定性,讓科學數據成為工廠強而有力的智能資產,提升產業競爭力。

IoM 透過采集機上盒 (Smart Machine Box) 安裝至注塑機中,不分時段自動采集注塑機狀態,收集完整且正確的注塑機資訊,并提供可視化看板,即時顯示注塑機狀態為運轉、閑置、異常或停機。若注塑機發生異常,也可以透過看板立即通知人員,使問題在第一時間獲得解決,避免延誤處理造成更大的損失。

邁向智能成型工廠的第一步的圖1

圖 1:注塑工廠看板畫面

自動取得注塑機狀態后,提升生產效率也是管理者關注的重點。透過整體設備效率 (OEE),可以衡量設備生產力。OEE 主要由時間效率 (A)、產能效率 (P)、制品良率 (Q) 所組成。時間效率 (A) 用以掌握設備停機損失;產能效率 (P) 用以掌握設備使用上的浪費;制品良率 (Q) 用以掌握良品數比例,也相當于純收益,可以做為關鍵績效指標和精益生產的效率指標。

IoM 將 OEE 指標透過不同維度(制品、模具、設備、班別、任務、異常、原料、排程)的數據分析呈現,管理者可以從數據中評斷生產盲點。例如:A 指標的低落可能是因為注塑機閑置過久。IoM 透過現場的回報,可以將所有可能的問題與低落的時間區段自動關聯,也許是模具久未保養,也許是原料領料的問題,將一個個問題排除以提升 A 指標。P 指標的低落,可能來自于作業員的不穩定,透過 IoM 找出此問題后,可以將其作為作業人員的績效。A 指標、P 指標改善達標后,基本上已經達到時間上的高效率。至于產品損失的降低,可以藉由 Q 指標的低落,回溯報工的資料,找出異常的時間點及原因,可能是模具存在不穩定的因素,可能久未保養或者開發時就存在著瑕疵,解決發生頻率較高的問題進而預防再次發生。

邁向智能成型工廠的第一步的圖2  

圖 2:車間現場可視化

邁向智能成型工廠的第一步的圖3  

圖 3:設備歷程實時紀錄

邁向智能成型工廠的第一步的圖4  

圖 4:注塑機 OEE (UAPS) 歷程曲線圖

邁向智能成型工廠的第一步的圖5  

圖 5:車間異常報工管理

結語

多工廠管理者常會受限于因看不見問題而無法進步,可先從建立數字能力開始,透過自動取得注塑機的數據及人員利用電腦、智能型手機、平板電腦等進行數據輸入,匯集工廠大數據,將生產資訊進行系統性的整合,接著進行統計分析找出工廠管理盲點,并在下一步思考問題的原因來自技術、人或是設備,藉以找出解決問題的方法。透過強化自身數字能力,一步步建立專屬的數字轉型計畫,邁向智能制造,提升塑膠成型工廠管理能力及競爭力。■

此文章摘錄自ACMT

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